新版csdn发表博文比原来的方便多了，速度也快多了。

最新推荐文章于 2024-08-01 09:16:41 发布
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博客提到新版优快云发布博文比原来方便，速度也更快，博主因此喜欢上了写博客。

所以，俺喜欢写博客了，哈哈。

csdnxw
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【科学文献计量】pybibx论文原文精读与对照翻译
lys_828的博客
10-08 2218
文献计量和科学计量分析为复杂的研究领域和跨不同学科的协作动态提供了宝贵的视角。本文介绍了 pyBibX，这是一个 Python 库，旨在对来自 Scopus、Web of Science 和 PubMed 的原始数据文件进行全面的文献计量和科学计量分析，将最先进的人工智能 (AI) 功能无缝集成到其核心功能中。pyBibX可执行全面的探索性数据分析 (EDA)，通过视觉上吸引人的图形插图呈现结果。网络功能已被巧妙地集成，包括引文、协作和相似性分析。
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03-25 28万+
大家在 优快云 写博客，一定有机会碰到 “发文助手” 给你的提示。提醒你注意 「创作规范」， 「了解规则」 等等。这篇文章就是从 优快云 平台运营的角度，谈谈怎么写一个好的 优快云 技术博客。我们也在看用户的评论，不断提高我们的提示信息，让这些信息能更友好，更有效。
如何快速提高博客排名？优快云排名如何突破
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04-13 940
前言   作为优快云新手，发现自己写的博客即使和搜索关键词一模一样也不会出现在搜索结果的第一页，很难受，本来打算在优快云上搜一下怎么解决，结果看见这篇博客，觉得蛮有意思的，转发收藏啦~大家可以借鉴一下，不过个人并不鼓励（虽然我也想这么干），哈哈哈哈哈哈。   以下为博主在转发原文基础上稍做修改的文章~ 没啥可说的，看操作。 积分规则具体如下： 时间              ...
python多线程爬虫框架_Python多线程爬虫简单示例
weixin_39971435的博客
12-04 504
python是支持多线程的，主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。thread模块是比较底层的模块，threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的使用。虽然python的多线程受GIL限制，并不是真正的多线程，但是对于I/O密集型计算还是能明显提高效率，比如说爬虫。分别用两种方式获取10个访问速度比较慢的网页，一般方式耗时50s，多线s。序：叮咚叮咚，...
异地多活没那么难【转载】
张小胖不胖
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1. 引言 有幸参与了阿里游戏的一个高可用方案的设计，并且在网上发表了方案（面向业务的立体化高可用架构设计），后来参加GOPS全球运维大会深圳站，与众多行业高手交流，发现大家对“异地多活”这个方案设计非常感兴趣，毕竟“异地多活”的方案价值非常大，尤其是互联网行业，规模稍微大一点几乎都必须是标配；但同时大家都觉得“异地多活”的方案设计又很难，网络、数据、事务等各种问题混杂在一起，很多问题看似是无法...
多线程还是多进程的选择及区别
wangcg123的专栏
11-18 362
原文：http://blog.csdn.net/lishenglong666/article/details/8557215  最原始的博主我没有找到，只能把我从何处转的此篇博文的链接发出来。感觉这篇博文写的很棒，特此转载了 鱼还是熊掌：浅谈多进程多线程的选择 关于多进程和多线程，教科书上最经典的一句话是“进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位”，这句话应付考
鱼还是熊掌：浅谈多进程多线程的选择
01-08 331
原文：http://blog.csdn.net/lishenglong666/article/details/8557215  最原始的博主我没有找到，只能把我从何处转的此篇博文的链接发出来。感觉这篇博文写的很棒，特此转载了 鱼还是熊掌：浅谈多进程多线程的选择 关于多进程和多线程，教科书上最经典的一句话是“进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位”，这句话应付考
备份 优快云 博客（上）
车子（chezi）
02-16 769
备份 优快云 博客（上） 背景 因为 优快云 的博客没有批量导出功能，所以我就琢磨写个脚本可以一键备份博客，最好是 markdown 格式。 搜了一波，极少有能拿来就用的，那就自己探索吧。 思路解析 思路很简单： 得到每篇文章的链接（URL） 根据 URL 下载每篇文章，转换成 markdown 格式 囿于篇幅，这篇文章先解决第 1 个问题。 其实我不太懂 python 爬虫和前端，算是现学现卖，说得不对的地方，请您指正。 如何获得每篇文章的 URL 如图所示，我的博客总共有 7 页，第 2 页的
Springboot快速整合MQ
Admans的专栏
08-01 1239
Work queues，也被称为（Task queues），任务模型。简单来说就是**让多个消费者绑定到一个队列，共同消费队列中的消息。当消息处理比较耗时的时候，可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往，消息就会堆积越来越多，无法及时处理。此时就可以使用work 模型，多个消费者共同处理消息处理，速度就能大大提高了。
李沐论文精读系列四：CLIP和改进工作串讲（LSeg、GroupViT、VLiD、 GLIPv1、 GLIPv2、CLIPasso）
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人脸识别用Python来实现究竟有多简单？用我这个一步到位。
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摘要：人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向，本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别；可对图像中存在的多张人脸进行性别识别，可选择任意一张人脸框选显示结果，检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下： 前言 ...
深度学习FPGA实现基础知识6(Deep Learning（深度学习）学习资料大全及优快云大牛博客推荐)
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傅立叶变换(Fourier Transform)分析理解
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引言关于傅立叶变换，无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述，但是大都是些故弄玄虚的文章，太过抽象，尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列，让人很难能够从感性上得到理解，最近，我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍，是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.[1]外国人写的，写得非常浅显，里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶变换.傅立叶变换的由来要理解傅
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金融监管银保监会监管数据安全管理办法：数据采集存储使用全流程风险防控体系构建
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2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）
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2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型的构建与实现，重点在于通过仿真手段分析电力系统中各节点的电压、功率分布及系统稳定性，帮助理解潮流计算的基本原理与工程应用。文中可能涉及牛顿-拉夫逊法或PQ分解法等经典潮流算法的仿真验证，并利用Simulink强大的模块化建模能力实现系统动态与稳态行为的可视化模拟，为电力系统规划与运行提供技术支持。; 适合人群：电气工程及相关专业的高校学生、研究生，以及从事电力系统仿真、自动化控制、能源系统分析的科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本理论与仿真方法；②学习如何在Simulink中构建多节点电力系统模型；③通过仿真分析系统参数变化对潮流分布的影响，服务于教学实验、科研项目或实际工程设计。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，边操作Simulink模型边理解算法流程，重点关注模型搭建、参数设置与仿真结果分析环节，有条件者可对比MATLAB编程实现与Simulink仿真的差异，深化对数值计算与系统建模的理解。
软件工程基于多语言技术栈的电商平台后端设计：高并发与可维护性优化方案研究
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内容概要：本文系统性地介绍了编程语言进阶的学习路径与实战项目实践，涵盖主流技术栈（Python、Java、Go、Rust）的优劣势分析，针对高并发性能优化、业务逻辑可维护性、数据处理效率等行业痛点提供具体解决方案，并结合设计模式与代码示例深入讲解。文章重点通过构建一个基于FastAPI的简易电商平台后端，演示了从技术选型、核心编码到项目优化的完整流程，强调性能调优、架构设计与实际工程问题的应对策略。最后提出进阶建议，倡导深入底层原理、掌握云原生技术、参与开源项目以持续提升技术能力。; 适合人群：具备一定编程经验，希望提升系统设计能力和工程实战水平的1-3年开发者，以及准备向中高级工程师进阶的技术人员。; 使用场景及目标：①帮助开发者在不同技术路线间做出合理选型决策；②掌握高并发、分布式、缓存等关键技术的实际应用；③通过完整项目实践理解Web后端开发全流程并积累可迁移经验；④提升对框架底层原理和系统性能优化的理解。; 阅读建议：建议边读边动手实现文中的代码示例与项目模块，结合调试与性能测试加深理解，同时延伸学习文中提到的底层机制（如GIL、goroutine、ORM原理）和工具链（Docker、Redis、JWT），以构建完整的知识体系。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法的新型任务调度算法，旨在优化异构分布式系统中的任务分配与执行效率。通过Matlab代码实现，该算法利用遗传算法的全局搜索能力，解决任务调度中的复杂优化问题，提升系统资源利用率和任务完成速度。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建及交叉变异操作，并通过仿真实验验证了其相较于传统方法在调度性能上的优越性。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事分布式系统、任务调度或智能优化算法研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于异构计算环境下的高效任务调度；②为科研人员提供遗传算法在调度领域应用的完整实现案例，支持进一步改进与对比实验；③服务于高校教学与课程设计中关于智能优化算法的实践环节。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行调试与运行，深入理解遗传算法在任务调度中的具体实现细节，并可通过修改参数或引入其他优化策略开展扩展性研究。
优快云博文情感倾向分析工具与Python实现
开发一个针对优快云博文的情感倾向分析程序，首先需要准备数据集，即收集一定数量的优快云博文，然后对这些博文进行预处理，包括分词、去除停用词、词性标注等步骤。在此基础上，构建情感分析模型。构建模型的过程可能...
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